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2026-07-29 11:15本頁面

　　

【正文】 )2()2(0)1()2()2()1()1(??????????????????????????????????????????????kOQikn e tfkOkOkkn e tnQkOnnjnnjkunjjkykOnnnBPNNIQiinnjjijiInnuyyyyjuyIuyuy??，其輸入輸出關系為網絡的隱含層單元個數個神經元。其構成為網絡，網絡的輸入層有采用三層37 圖二辨識器網絡 NNI 結構圖 38 ? ?? ?? ?。為閾值，為輸出層加權系數，式中輸出為，激發函數為網絡的輸出層單元個數為激發函數，＝為閾值，為隱含層加權系數，式中?????????????????????????)3()3()3(1)2()3()2()()2()()2()34()()()1(?,111)t an h ()。()()5(iQiiixxinninniijkOkkyxxgeexxffkkuyuy39 ? ?代替?？捎檬街械模虼藢⒈平妮敵鼋涍^適當的學習后，）（的計算式，即式可導出由)()1(?)()1()18(?64)()()()()()()()()1(?)()1(?)()1(?)34(~)14()2()2(1)3()2()2()2(1)2(kukykukyyyNNIkkn e tfkkukn e tkn e tkOkOkykukykukyyiniQiiiiiQi i???????????????????????????????40 ? ?? ?? ? ? ?? ?局極小。搜索過程快速收斂于全加入動量項的目的是使上取值。，為動量系數，其值均在為學習速率，）式中（－＋＝－＋＝整規律為：最小化，加權系數的調性能指標使數和閾值學習算法來修正加權系利用108)54(,1,0,2,1)1()()()()1(?)1()()1()()1(?)1()()44()1(?)1(21,)2()1()2()3()2()3()2()3(2????????????????????????????????????????uyijjiiijiiiInnjQikkOkn e tfkkykykkkOkykykkykyJBPNNI??41 ? ? ）＋＝＋式）可改寫為即輸出層權值的修正式（這時網絡74(3,2,1)()()()()1(?)1()()()1()20()3()3()3()3()2()3()3(???????????????????lkn e tgkOkukukykekkOkNNlllliilli??????42 參與控制和計算；控制器的輸出式計算根據；、控制器的三個可調參數輸出層的輸出即為輸出，的各層神經元的輸入和式前向計算根據的輸入；作為進行歸一化處理，、對，計算和采樣得，數和動量系選定學習速率系數的初值節點數，并給出各層權節點數和隱含層的結構，即選定輸入層和網絡選定控制算法可歸納如下：神經網絡采用非線性預測模型的),()12(.5)15(~)13(.4)1,1,)(()1()()(.3)。()()()()(.2。0,.1kuP I DKKKP I DNNNNNNMkkiieiuiyirkykrkekykrkNNINNBPP I DDIP??????????43 滿足要求?！?，直到性能指標返回到“置；的隱含層的權系數式，計算修正網絡由；的輸出層的權系數式，計算修正網絡由；和的權系數網絡的輸出層和隱含層式，計算修正－由＋＋＋，計算＋和＋采樣得；式，計算－由。的輸出式前向計算用JkkkNNkNNkkNNIkykrkekykrkukykyNNIijliiji3,)()21(.11)()74(.10)()()54(.9)。1()1()1()1()1(.8)()1(?)64(.7)1(?)34(~)14(.6)2()3()2()3(???????????????

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